#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2021/1/11 上午10:41
# @Author  : fugang_le
# @Software: PyCharm




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网址： https://github.com/baidu/DDParser
安装： pip install ddparser
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from ddparser import DDParser
ddp = DDParser()
# 单条句子
ddp.parse("百度是一家高科技公司")
#[{'word': ['百度', '是', '一家', '高科技', '公司'], 'head': [2, 0, 5, 5, 2], 'deprel': ['SBV', 'HED', 'ATT', 'ATT', 'VOB']}]

# 多条句子
ddp.parse(["百度是一家高科技公司", "他送了一本书"])
# [{'word': ['百度', '是', '一家', '高科技', '公司'], 'head': [2, 0, 5, 5, 2], 'deprel': ['SBV', 'HED', 'ATT', 'ATT', 'VOB']},
# {'word': ['他', '送', '了', '一本', '书'], 'head': [2, 0, 2, 5, 2], 'deprel': ['SBV', 'HED', 'MT', 'ATT', 'VOB']}]

# 输出概率和词性标签
ddp = DDParser(prob=True, use_pos=True)
ddp.parse(["百度是一家高科技公司"])
# [{'word': ['百度', '是', '一家', '高科技', '公司'], 'postag': ['ORG', 'v', 'm', 'n', 'n'], 'head': [2, 0, 5, 5, 2], 'deprel': ['SBV', 'HED', 'ATT', 'ATT', 'VOB'], 'prob': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]}]

# buckets=True, 数据集长度不均时处理速度更快
ddp = DDParser(buckets=True)

# 选择使用transformer模型
ddp = DDParser(encoding_model='transformer')

# 使用GPU
ddp = DDParser(use_cuda=True)